Удалить цветную панель с рисунка в matplotlib
Это должно быть легко, но мне сложно с этим справиться. В принципе, у меня есть подзадача в matplotlib, что я рисую график hexbin каждый раз, когда вызывается функция, но каждый раз, когда я вызываю функцию, я получаю новую панель цветов, поэтому мне бы очень хотелось обновить colorbar, К сожалению, это, похоже, не работает, поскольку объект, к которому привязан цветной байт, воссоздается с помощью subplot.hexbin.
def foo(self):
self.subplot.clear()
hb = self.subplot.hexbin(...)
if self.cb:
self.cb.update_bruteforce() # Doesn't work (hb is new)
else:
self.cb = self.figure.colorbar(hb)
Я сейчас в этом раздражающем месте, где я пытаюсь полностью удалить оси colorbar и просто воссоздать его. К сожалению, когда я удаляю оси colorbar, оси subplot не возвращают пространство, и вызов self.subplot.reset_position() не делает то, что я думал.
def foo(self):
self.subplot.clear()
hb = self.subplot.hexbin(...)
if self.cb:
self.figure.delaxes(self.figure.axes[1])
del self.cb
# TODO: resize self.subplot so it fills the
# whole figure before adding the new colorbar
self.cb = self.figure.colorbar(hb)
Есть ли у кого-нибудь предложения?
Большое спасибо!
Адам
Ответы
Ответ 1
Хорошо, вот мое решение. Не ужасно изящный, но не ужасный хак.
def foo(self):
self.subplot.clear()
hb = self.subplot.hexbin(...)
if self.cb:
self.figure.delaxes(self.figure.axes[1])
self.figure.subplots_adjust(right=0.90) #default right padding
self.cb = self.figure.colorbar(hb)
Это работает для моих нужд, так как у меня только один подзаговор. Люди, сталкивающиеся с одной и той же проблемой при использовании нескольких подзадач или при рисовании цветной панели в другом положении, нуждаются в настройке.
Ответ 2
Я думаю, проблема в том, что с del
вы отменяете эту переменную, но не ссылочный цветной цвет объекта.
Если вы хотите, чтобы Colorbar быть удалены из сюжета и исчезают, вы должны использовать метод remove
экземпляра Colorbar и для этого вам нужно иметь Colorbar в переменной, для которой у вас есть два варианта:
cb.remove()
plt.draw() #update plot
Ответ 3
Мне удалось решить ту же проблему, используя fig.clear() и display.clear_output()
import matplotlib.pyplot as plt
import IPython.display as display
import matplotlib.tri as tri
from pylab import *
%matplotlib inline
def plot_res(fig):
ax=fig.add_axes([0,0,1,1])
ax.set_xlabel("x")
ax.set_ylabel('y')
plotted=ax.imshow(rand(250, 250))
ax.set_title("title")
cbar=fig.colorbar(mappable=plotted)
display.clear_output(wait=True)
display.display(plt.gcf())
fig.clear()
fig=plt.figure()
N=20
for j in range(N):
plot_res(fig)
Ответ 4
У меня была аналогичная проблема, и я немного поиграл. Я придумал два решения, которые могут быть немного более элегантными:
-
Очистите весь рисунок и снова добавьте подзаголовок (+ colorbar, если хотите).
-
Если всегда есть цветная панель, вы можете просто обновить оси с помощью автомасштаба, которая также обновит цветную панель.
Я пробовал это с помощью imshow, но, похоже, он работает аналогично другим методам построения.
from pylab import *
close('all') #close all figures in memory
#1. Figures for fig.clf method
fig1 = figure()
fig2 = figure()
cbar1=None
cbar2=None
data = rand(250, 250)
def makefig(fig,cbar):
fig.clf()
ax = fig.add_subplot(111)
im = ax.imshow(data)
if cbar:
cbar=None
else:
cbar = fig.colorbar(im)
return cbar
#2. Update method
fig_update = figure()
cbar3=None
data_update = rand(250, 250)
img=None
def makefig_update(fig,im,cbar,data):
if im:
data*=2 #change data, so there is change in output (look at colorbar)
#im.set_data(data) #use this if you use new array
im.autoscale()
#cbar.update_normal(im) #cbar is updated automatically
else:
ax = fig.add_subplot(111)
im = ax.imshow(data)
cbar=fig.colorbar(im)
return im,cbar,data
#Execute functions a few times
for i in range(3):
print i
cbar1=makefig(fig1,cbar1)
cbar2=makefig(fig2,cbar2)
img,cbar3,data_update=makefig_update(fig_update,img,cbar3,data_update)
cbar2=makefig(fig2,cbar2)
fig1.show()
fig2.show()
fig_update.show()
Ответ 5
Не хочу ничего отнимать у автора этого сообщения в блоге (Joseph Long), но это, безусловно, лучшее решение для меня До сих пор. Он включает фрагменты кода, отличные объяснения и множество примеров.
Подводя итог, из любого вывода оси ax команды: plot, image, scatter, collection и т.д., например:
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure(figsize=(5,5), dpi=300)
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
data = ax.plot(x,y)
# or
data = ax.scatter(x, y, z)
# or
data = ax.imshow(z)
# or
data = matplotlib.collection(patches)
ax.add_collection(data)
Вы создаете ось цветного бара, используя make_axes_locatable и исходную ось графика.
from mpl_toolkits.axes_grid1 import make_axes_locatable
# the magical part
divider = make_axes_locatable(ax)
caxis = divider.append_axes("right", size="5%", pad=0.05)
fig.colorbar(data, cax=caxis)
plt.show()
Созданная панель цветов будет иметь тот же размер, что и фигура или подзаголовок, и вы можете изменить ее ширину, местоположение и отступы при использовании команды divider.append_axes.
Ответ 6
Я использую matplotlib 1.4.0. Вот как я решаю эту проблему:
import matplotlib
import numpy as np
import matplotlib.cm as cm
import matplotlib.mlab as mlab
import matplotlib.pyplot as plt
# A contour plot example:
delta = 0.025
x = np.arange(-3.0, 3.0, delta)
y = np.arange(-2.0, 2.0, delta)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z1 = mlab.bivariate_normal(X, Y, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0)
Z2 = mlab.bivariate_normal(X, Y, 1.5, 0.5, 1, 1)
Z = 10.0 * (Z2 - Z1)
#
# first drawing
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111) # drawing axes
c = ax.contourf(Z) # contour fill c
cb = fig.colorbar(c) # colorbar for contour c
# clear first drawimg
ax.clear() # clear drawing axes
cb.ax.clear() # clear colorbar axes
# replace with new drawing
# 1. drawing new contour at drawing axes
c_new = ax.contour(Z)
# 2. create new colorbar for new contour at colorbar axes
cb_new = ax.get_figure().colorbar(c_new, cax=cb.ax)
plt.show()
Выше кода рисует график заполнения контура с помощью цветной панели, очищает его и рисует новый контурный сюжет с новой панелью цветов на том же рисунке.
Используя cb.ax
Я могу определить оси colorbar и очистить старый цветной барабан.
И указание cax=cb.ax
просто рисует новую панель цветов в старых осях цветной панели.
Ответ 7
Мне нужно было удалить цветные панели, потому что я рисовал pcolormesh и добавлял colorbar к фигуре в цикле. Каждый цикл создавал новую панель цветов, и после десяти циклов у меня было бы десять цветных баров. Это было плохо.
Чтобы удалить цветные бары, я называю pcolormesh и colorbar переменной, а затем в конце моего цикла я удаляю каждый. Важно удалить панель цвета перед удалением pcolormesh.
Код Psudo:
for i in range(0,10):
p = plt.pcolormesh(datastuff[i])
cb = plt.colorbar(p)
plt.savefig('name_'+i)
cb.remove()
p.remove()
Опять же, необходимо удалить цветную панель перед pcolormesh
Ответ 8
"on_mappable_changed" работал в моем случае. Однако, согласно документам, метод "Обычно... не следует вызывать вручную".
if self.cb:
self.cb.on_mappable_changed(hb)
else:
self.cb = self.fig.colorbar(hb)